Keras / TensorFlow在实例化时会自动下载模型的权重:model = applications.DenseNet121当然,我可以手动检查是否存在~/.keras/models/{model_identifier}_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5文件。
我试图了解如何读取本地图像,如何将它们用作TensorFlow ,并使用TF数据集训练Keras模型。我跟踪TPU 。唯一不同的是,我想阅读我的一组图像,并对它们进行培训。tf.float32)此时,我有一个dataset,它是tf.data.Dataset类型(更准确地说,是tf.data.BatchDataset),并将它从传递给keras但此时,代码会出现以下错误:
AttributeError: 'BatchDataset' object has no attribute
这个问题可能看起来很难,但我需要知道tom如何将ResNeXt模型导入到Keras张量流中,我已经尝试过了,但没有任何用处 from keras.applications.resnext importimport ResNeXt50
1 fromdatasets
4 from . import engin
从keras导入backend时遇到ImportError from keras import backend 输出为 Using TensorFlow backend./__init__.py", line 74, in <module>
from tensorflow.python.keras.applications.densenet import DenseNet121/applications/densenet